RAG مع Python: الـ Hybrid Search، والـ Reranking، والـ Rewriting

تعد النماذج اللغوية الكبيرة قوية، لكنها غالباً ما تفتقر إلى الوصول إلى بياناتك الخاصة. يسد الـ Retrieval-Augmented Generation (RAG) هذه الفجوة، مما يسمح لك بربط الذكاء الاصطناعي بقواعد معرفية مخصصة. في هذه الدورة التدريبية القائمة على النصوص، ستستكشف كيفية بناء أنظمة RAG قوية باستخدام Python. بدءاً من المفاهيم الأساسية، ستنتقل إلى تنفيذ تقنيات حديثة مثل الـ hybrid search، والـ result reranking، والـ query rewriting لتحسين دقة استجابات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية والمصطلحات الخاصة بـ Retrieval-Augmented Generation؛ - بناء خطوط معالجة (pipelines) RAG أساسية باستخدام Python و LangChain؛ - تنفيذ vector databases لتخزين واسترجاع تضمينات المستندات (document embeddings)؛ - تطبيق تقنيات hybrid search التي تجمع بين البحث بالكلمات المفتاحية والاسترجاع الدلالي؛ - تحسين دقة الذكاء الاصطناعي باستخدام أنماط result reranking و query rewriting؛ - استكشاف مفاهيم Agentic AI الحديثة لاسترجاع البيانات بشكل مستقل. تبدأ الدورة بتعريفات واضحة لمصطلحات الذكاء الاصطناعي قبل الانتقال إلى تطبيقات Python العملية. ستقرأ من خلال تفسيرات مفصلة، وتفحص مقتطفات التعليمات البرمجية، وتتدرب على بناء أنظمة استرجاع ذكاء اصطناعي قائمة على النصوص خطوة بخطوة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين والمطورين الطموحين؛ لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي المتقدم. ابدأ القراءة اليوم لإطلاق العنان لقوة RAG الحديث وبناء تطبيقات أذكى تعتمد على البيانات.